Este documento presenta gráficos y tablas, a partir de los datos de Estadisticas Policiales en el año 2021, compartidos por el Organismo de Investigación Judicial (OIJ).
library(DT)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(dplyr)
library(leaflet)
library(sf)
library(readxl)
library(tidyverse)
library(ggthemes)
library(terra)
library(raster)
library(rgdal)
Estadisticas_Policiales <-
readxl::read_excel("C:/Users/ACER/Documents/estadisticaspoliciales2021.xls")
# Tabla interactiva del paquete DT
Estadisticas_Policiales %>%
dplyr::select(Delito,
Fecha,
Victima,
Edad,
Genero,
Provincia,
Canton) %>%
mutate(Fecha = as.Date(Fecha, format = "%d/%m/%Y")) %>%
datatable(
options = list(
pageLength = 15,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json') # traducción al español
),
colnames = c(
# encabezados de las columnas
"Delito",
"Fecha",
"Víctima",
"Edad",
"Género",
"Provincia",
"Cantón"
)
)
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html
Cantidad_de_delito_por_tipo <-
Estadisticas_Policiales %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de delitos por tipo de delito") +
xlab("Tipo de Delito") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip() +
theme_hc()
Cantidad_de_delito_por_tipo %>%
ggplotly() %>%
config(locale = "es")
Proporcion_de_Delito_por_Genero <-
Estadisticas_Policiales %>%
ggplot(aes(x = Genero, fill = Delito)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Proporciones de Género por tipo de Delito") +
xlab("Género") +
ylab("Proporción") +
labs(fill = "Delito") +
theme_minimal()
ggplotly(Proporcion_de_Delito_por_Genero) %>% config(locale = 'es')